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摘要 - 本文研究DDPG算法在轨迹跟踪任务中的应用，并提出了一种与FRENET坐标系相结合的轨迹跟踪控制方法。通过将车辆的位置和速度信息从笛卡尔坐标系转换为FRENET坐标系，该方法可以更准确地描述车辆的偏差和旅行距离，相对于道路的中心线。DDPG算法采用了参与者 - 批评框架，使用深层神经网络进行策略和价值评估，并将体验重播机制和目标网络结合在一起，以提高算法的稳定性和数据利用效率。实验结果表明，基于FRENET坐标系的DDPG算法在复杂环境中的轨迹跟踪任务中表现良好，可实现高精度和稳定的路径跟踪，并证明其在自主驾驶和智能运输系统中的应用潜力。
使用frenet坐标的轨迹跟踪与深...
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